Was macht ein AI Vehicle Training Engineer?

Es ist ein Beruf, für den es vor zehn Jahren noch keinen Namen gab – und im Grunde auch keine Notwendigkeit: AI Vehicle Training Engineers. Doch was macht ein solcher Trainer? Er arbeitet an der Schnittstelle zwischen Fahrzeugtechnik, Datenwissenschaft und maschinellem Lernen. Sein Job ist es, dass KI-Systeme im Fahrzeugumfeld nicht nur funktionieren, sondern verlässlich, nachvollziehbar und praxistauglich sind. „Mein Fokus liegt auf der Entwicklung KI-basierter Lösungen, die große Mengen an Fahrzeug-Telemetriedaten auswerten und daraus verwertbare Informationen für Werkstätten, Flottenbetreiber und den technischen Support ableiten“, präzisiert Philipp Nolte vom Engineering- und IT-Dienstleister Ferchau.

Warum braucht es KI-Trainer?

Die Rolle in dieser Form gibt es erst seit wenigen Jahren. Sie ist entstanden mit der zunehmenden Vernetzung von Fahrzeugen, der Verfügbarkeit großer Datenmengen und dem Reifegrad moderner KI-Verfahren. In der Nutzfahrzeug- und Automobilindustrie entwickelt sie sich aktuell dynamisch weiter und differenziert sich zunehmend aus. Neben dem Training von Fahrzeugfunktionsmodellen entstehen spezialisierte Rollen für Datenannotation, Simulationsumgebungen und die Validierung von Szenarien für autonomes Fahren. Oder eben die des Daten-Trainers für KI gestützte Funktionen.

Mercedes bringt lokale KI in Fahrzeuge in Nordamerika

Mercedes Benz kooperiert mit dem US-Startup Liquid AI, um „eingebettete Intelligenz“ ohne Cloud-Anbindung ins Auto zu bringen. Die lokal verfügbaren KI-Modelle sollen Mercedes-Fahrzeuge auf dem nordamerikanischen Markt schneller, privater und dialogfähiger machen.

Redaktion

Studieren kann man das nicht. Nolte ist nach seinem Master of Science in Informatik an der RWTH Aachen, den er mit Schwerpunkt auf künstliche Intelligenz abschloss, im Jahr 2022 zum Team von Ferchau gestoßen. Seitdem hat er diverse KI-Projekte begleitet: von intelligenten Werkstattassistenzen über automatische Testfallerstellung bis hin zur Unterstützung bei der Prüfung technischer Zeichnungen. Anfang 2026 wurde er zum Team Manager KI & Prozessoptimierung ernannt, wo er unverändert operativ als AI Developer und Machine Learning Engineer unterwegs ist – und als solcher KI trainiert.

Telemetriedaten als Rohstoff

In seinem aktuellen Projekt ist Nolte als AI Developer und Machine Learning Engineer für einen Truck-Hersteller tätig. Dort entwickelt er mit seinem Team KI-basierte Lösungen, die große Mengen an Fahrzeug-Telemetriedaten auswerten, um sie für neue Anwendungen und Services nutzbar zu machen. Das klingt abstrakt, ist aber hochgradig konkret: Moderne Nutzfahrzeuge senden kontinuierlich Daten über Motorlastprofile, Bremsvorgänge, Temperaturen, Sensorwerte. Kurzum: Es fließt ein dauerhafter Datenstrom, dessen Potenzial ohne KI kaum nutzbar wäre.

„Zu meinen Kernaufgaben gehört die Konzeption, Entwicklung und der Betrieb von KI-Modellen, die auf realen Fahrzeugdaten basieren“, berichtet der Daten-Trainer. Nolte analysiert Telemetriedaten, entwickelt Algorithmen zur Anomalieerkennung, trainiert Vorhersagemodelle für Ausfallwahrscheinlichkeiten und arbeitet eng mit Software-Architekten, Data Engineers und anderen Fachbereichen zusammen. „Außerdem trage ich Verantwortung für Modellqualität, Nachvollziehbarkeit der Ergebnisse und die Integration der Modelle in produktive IT-Systeme“, erklärt Nolte.

Was macht ein Leiter KI-Plattformen bei BMW?

Michael Conrad ist Head of Artificial Intelligence, Process Intelligence, Process Automation bei der BMW Group. Lange Jobbezeichnung, klares Ziel: Er und sein Team sorgen dafür, dass KI den Konzern voranbringt.

Was den Job besonders macht, ist für Nolte die Verbindung von Software, KI und realen Fahrzeugen. „Man arbeitet nicht an abstrakten Modellen, sondern an Lösungen, die konkrete Auswirkungen auf Tausende Fahrzeuge im täglichen Einsatz haben“, betont er. Was ihn dabei immer wieder überrascht: wie früh sich technische Probleme bereits in den Daten andeuten – lange bevor ein Mensch sie bemerken würde. Diese Frühwarnfähigkeit ist kein Nebeneffekt, sondern das eigentliche Ziel.

In konkreten Projekten hat Nolte KI-gestützte Werkstatt-Support-Tools mitentwickelt, die Telemetriedaten nahezu in Echtzeit analysieren und Hinweise auf drohende Defekte liefern. Ein weiterer Schwerpunkt war der Aufbau von Anomalieerkennungsmodellen, mit denen sich auffällige Fahr- oder Systemzustände frühzeitig erkennen lassen. Etwa als Grundlage zur Prognose von Ersatzteilbedarfen oder Reparaturmaßnahmen für ganze Fahrzeugflotten. „Wenn solche Modelle echten Mehrwert im operativen Betrieb liefern, etwa indem Ausfälle frühzeitig erkannt oder Reparaturen zielgerichteter geplant werden, dann ist das ein großer Erfolg“, sagt er, „Durch datenbasierte Vorhersagen konnte in Projekten die Reaktionszeit im Service verbessert und die Planbarkeit von Wartungen deutlich erhöht werden.“

Einstieg über Umwege, Karriere durch Praxis

Doch wie sieht der Berufsalltag aus? „Sehr abwechslungsreich. Er reicht von Datenanalyse und Modelltraining über Reviews von Modellergebnissen bis hin zu Abstimmungen mit Fachabteilungen wie Service, After Sales oder IT“, berichtet Nolte, „Ein wesentlicher Teil der Arbeit besteht auch darin, komplexe KI-Ergebnisse so aufzubereiten, dass sie für Werkstätten oder Support-Mitarbeitende verständlich und praktisch nutzbar sind.“ Das sei eine kommunikative Aufgabe, die gern unterschätzt werde. Wer KI entwickelt, muss sie auch erklären können.

Jenseits der Fachgrenzen

Automotive-Ingenieure wursteln nicht mehr allein im Kämmerlein, sondern arbeiten gemeinsam in interdisziplinären Teams. Doch daran scheitern viele. Wir sagen, warum und wie fachübergreifende Kollaboration gelingt.

Welche Qualifikationen sollte man mitbringen? „Wichtig sind ein technischer Background, etwa in Informatik, Mathematik oder Ingenieurwissenschaften, sowie fundierte Kenntnisse in Machine Learning, Data Science und Softwareentwicklung“, erklärt der Experte, „In den Job wächst man oft über Rollen wie Softwareentwickler oder Data Analyst hinein und entwickelt sich durch Projektpraxis, Domänenwissen und kontinuierliches Lernen in Richtung KI Spezialisierung weiter.“ Sein eigener Weg illustriert das: vom Studium über erste KI-Projekte zur Projektleitung und schließlich zur Teamleitung – in weniger als vier Jahren.

Wer diesen Weg einschlägt, sollte allerdings nicht nur technisch versiert sein. Die Arbeit mit realen Fahrzeugdaten erfordert Domänenverständnis, also ein Grundgefühl dafür, was die Daten über den Zustand eines Fahrzeugs aussagen. Das Lesen von Anomaliemustern in Telemetriedaten oder das Einschätzen von Ausfallszenarien ist keine reine Mathematik, sondern verbindet Statistik mit Ingenieurdenken. Genau diese Kombination ist am Markt knapp und entsprechend gesucht.

Schlüsselrolle für die Mobilität von morgen

Von daher ist der Ausblick, den Nolte für diesen New Job zeichnet, blendend: „Definitiv ein Beruf mit Zukunft. Die Bedeutung von KI im Fahrzeugumfeld wird weiter stark zunehmen – insbesondere bei Predictive Maintenance, automatisierten Support-Systemen und datengetriebenen Services.“ KI-Entwickler würden eine Schlüsselrolle dabei spielen, Mobilität effizienter, nachhaltiger und zuverlässiger zu gestalten. Ganz klar: „Es ist ein Berufsfeld mit sehr hoher Zukunftsrelevanz.“